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基于动态特征矩阵的k近邻风电机组故障检测方法
被引量：
15
1
作者
钱小毅
张宇献
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期202-212,共11页
受风的间歇性和随机性影响风电机组运行状态频繁切换,导致设备状态异常检测误报和漏报情况严重,风电企业运维成本居高不下。为此,提出了基于动态特征矩阵的k近邻故障检测方法,该方法采用基于互信息的动态特征矩阵描述风电机组的动态特性...
受风的间歇性和随机性影响风电机组运行状态频繁切换,导致设备状态异常检测误报和漏报情况严重,风电企业运维成本居高不下。为此,提出了基于动态特征矩阵的k近邻故障检测方法,该方法采用基于互信息的动态特征矩阵描述风电机组的动态特性,通过加权k近邻同时考虑动态特征矩阵中的特征贡献率与累计互信息的影响,利用动态阈值计算降低运行状态突变造成的误报。分别以美国可再生能源实验室5 MW海上风机基准模型的常见传感器和执行器故障以及SCADA数据中记录的变桨系统故障为例,将所提方法的故障检测结果分别与PCA、KPCA、FD-kNN以及PC-kNN故障检测方法进行对比,结果表明所提方法能够准确进行故障信息的检测,所提方法优于其他对比故障检测方法。
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关键词
风力发电机
故障检测
动态特征矩阵
加权k近邻
动态
阈值
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职称材料
基于特征点动态选择的三维人脸点云模型重建
被引量：
3
2
作者
陈素雅
何宏
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第2期629-634,共6页
针对典型的点云配准方法中伪特征点过多导致配准效率低和配准结果不精确的问题,提出一种基于特征点动态选择的三维人脸点云模型重建方法。该方法在粗配准阶段,采用动态特征矩阵求解法获取粗匹配特征变换矩阵以避免伪特征点的干扰。在精...
针对典型的点云配准方法中伪特征点过多导致配准效率低和配准结果不精确的问题,提出一种基于特征点动态选择的三维人脸点云模型重建方法。该方法在粗配准阶段,采用动态特征矩阵求解法获取粗匹配特征变换矩阵以避免伪特征点的干扰。在精配准过程中,采用二次加权法向量垂直距离法在人脸流形表面选择更有效的特征点以减少伪特征点的数量,并采用基于特征融合与局部特征一致性的迭代最近点方法进行精配准。经过对比实验验证了算法的可行性,实验结果表明,该算法能够实现高精度且快速的三维人脸点云模型重建,且均方根误差达到1.8165 mm,相较其他算法,其在模型重建精度和效率方面都有所提升,具有良好的应用前景。
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关键词
三维人脸点云模型重建
动态特征矩阵
二次加权法向量垂直距离
特征
融合
局部
特征
一致性
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职称材料
题名
基于动态特征矩阵的k近邻风电机组故障检测方法
被引量：
15
1
作者
钱小毅
张宇献
机构
沈阳工业大学电气工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期202-212,共11页
基金
国家自然科学基金(61102124)
辽宁省自然科学资助项目(20180551032)资助
文摘
受风的间歇性和随机性影响风电机组运行状态频繁切换,导致设备状态异常检测误报和漏报情况严重,风电企业运维成本居高不下。为此,提出了基于动态特征矩阵的k近邻故障检测方法,该方法采用基于互信息的动态特征矩阵描述风电机组的动态特性,通过加权k近邻同时考虑动态特征矩阵中的特征贡献率与累计互信息的影响,利用动态阈值计算降低运行状态突变造成的误报。分别以美国可再生能源实验室5 MW海上风机基准模型的常见传感器和执行器故障以及SCADA数据中记录的变桨系统故障为例,将所提方法的故障检测结果分别与PCA、KPCA、FD-kNN以及PC-kNN故障检测方法进行对比,结果表明所提方法能够准确进行故障信息的检测,所提方法优于其他对比故障检测方法。
关键词
风力发电机
故障检测
动态特征矩阵
加权k近邻
动态
阈值
Keywords
wind turbine
fault detection
dynamic feature matrix
weighted-k-nearest neighbor
dynamic threshold
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于特征点动态选择的三维人脸点云模型重建
被引量：
3
2
作者
陈素雅
何宏
机构
上海理工大学健康科学与工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第2期629-634,共6页
基金
国家科技部资助项目(G2021013008)
上海市科学技术委员会资助项目(18070503000)
上海理工大学医工交叉重点资助项目(1020308405,1022308502)。
文摘
针对典型的点云配准方法中伪特征点过多导致配准效率低和配准结果不精确的问题,提出一种基于特征点动态选择的三维人脸点云模型重建方法。该方法在粗配准阶段,采用动态特征矩阵求解法获取粗匹配特征变换矩阵以避免伪特征点的干扰。在精配准过程中,采用二次加权法向量垂直距离法在人脸流形表面选择更有效的特征点以减少伪特征点的数量,并采用基于特征融合与局部特征一致性的迭代最近点方法进行精配准。经过对比实验验证了算法的可行性,实验结果表明,该算法能够实现高精度且快速的三维人脸点云模型重建,且均方根误差达到1.8165 mm,相较其他算法,其在模型重建精度和效率方面都有所提升,具有良好的应用前景。
关键词
三维人脸点云模型重建
动态特征矩阵
二次加权法向量垂直距离
特征
融合
局部
特征
一致性
Keywords
3D face point cloud model reconstruction
dynamic feature matrix
quadratic weighted normal vector vertical distance
feature fusion
local feature consistency
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于动态特征矩阵的k近邻风电机组故障检测方法
钱小毅
张宇献
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
15
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于特征点动态选择的三维人脸点云模型重建
陈素雅
何宏
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024
3
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职称材料
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